Resumen

La recopilación de datos de firmas para el desarrollo y la evaluación de sistemas suele requerir mucho tiempo y esfuerzo. Para superar este problema, este artículo propone un algoritmo de selección clonal basado en la generación de detectores para la generación de conjuntos de firmas sintéticas. El objetivo de la generación de firmas sintéticas es mejorar el rendimiento de la verificación de firmas proporcionando más muestras de entrenamiento. Nuestro método utiliza el algoritmo de selección clonal para mantener la diversidad del conjunto y evitar la distribución dispersa de características. En primer lugar, el algoritmo genera detectores con una regla de coincidencia de bits r-continuos segmentados y una estrategia de edición de receptores P para proporcionar un espacio de búsqueda más amplio. A continuación, se utiliza el algoritmo de selección clonal para ampliar y optimizar el conjunto global de firmas. Demostramos la eficacia de nuestro algoritmo de selección clonal, y los experimentos muestran que la adición de muestras de entrenamiento sintéticas puede mejorar el rendimiento de la verificación de firmas.

• Materias:Matemáticas Análisis Matemático Álgebra Ingeniería
• Subjects:mathematics Mathematical Analysis Algebra Engineering
• Palabras claves:algoritmo de selección clonal, verificación de firmas, regla de correspondencia de bits continuos, más muestras de formación, conjunto global de firmas, estrategia de edición de receptores, distribución dispersa de características, generación de firmas sintéticas, muestras sintéticas de formación, espacio de búsqueda más amplio.
• Keywords:clonal selection algorithm, signature verification, continuous bits matching rule, more training samples, overall signature set, receptor editing strategy, sparse feature distribution, synthetic signature generation, synthetic training samples, wider search space